4. Causa necesaria pero no
suficiente
CONCEPTOS
CADENA
EPIDEMIOLÓGICA
Cadena
infecciosa
Agente
Reservorio
Puerta de salida
Mecanismode
transmisión
Directo
Indirecto
Puerta de
entrada
Huésped
5. FASES
AGENTE CAUSAL
Infectividad:
Inmunogenicidad:
Colonización: Adherencia
Invasión: Cruza las barreras mucocutáneas
Multiplicación: Copias del agente infeccioso
Diseminación: Viaja hacia los tejidos
EFECTOS
Tropismo
Capacidad DI 50
Patogenicidad: Capacidad que tiene el agente para que un infectado se
enferme.
Virulencia: Capacidad que tiene el agente para aquellos que enfermaron,
hagan enfermedad grave o fallezcan.
Capacidad de generar inmunidad que perdure en el
tiempo.
Letalidad: Capacidad que tiene el agente para que los que enfermaron,
fallezcan.
Invadir
Multiplicar
100 % infectados
Sin
síntomas
Con síntomas
L/M S F
a b c d
6. Número básico de
Reproducción (Ro)
Ro = b x c x d
Número efectivo de
reproducción (Re)
ASPECTOS CUANTITATIVOS
CASO ÍNDICE: Primer caso en ser notificado por el sistema de
vigilancia.
CASO PRIMARIO: Primer caso que se presenta (fuente).
CASO SECUNDARIO: Caso surgido desde el primario.
CASO COPRIMARIO: Varios casos primarios o varios casos de la
misma generación.
Si R0 > 1, puede producirse una epidemia.
Si R0 =1, puede convertirse en una endemia.
Si R0 < 1, se produce un progresivo declive de
la infección en la población.
NÚMEROS DE REPRODUCCIÓN
# Casos secundarios
Caso primario
Susceptible
Ingreso
b: TAS
c: número de contactos/tiempo
d: transmisibilidad
Ejemplo:
Si Re = R0 básico x (1-P)
Susceptibles
SIR
I
S
Susceptibles
Infectados
R
Recuperados
UIC = 1 – 1/R0
7. PERIODOS
Línea de infectividad= Periodo de latencia +
Periodo de transmisibilidad
Línea de patogenicidad= Periodo de
incubación + Periodo clínico
PL
PI
Parámetro
theta
Transmisiones en periodo de
incubación / total de transmisiones
Parámetro
nu
8. TRANSICIÓN DEMOGRÁFICA
TRANSICIÓN EPIDEMIOLÓGICA
Régimen antiguo
Transición inicial
Transición final
Régimen moderno
Infecciosas
Mixto
Crónicas - degenerativas
TRANSICIONES
EMERGENTES – REEMERGENTES
Variación en el perfil
salud- enfermedad
Carga en la enfermedad
( AVISA)
ENFERMEDADES EMERGENTES
25 a 30 años han venido en elevada
incidencia.
• VIH
• HTLV
• Ébola
• Ehrilichiosis
ENFERMEDADES REEMERGENTES
Siempre han existido, pero ahora
representan un problema
• Malaria
• Dengue
• Fiebre amarilla
• Rabia
• TBC
9. BROTE: aumento en el # de casos en un determinado lugar, pero
tiene relación.
CONGLOMERADO: aumento en el # de casos esperado en
un determinadolugar, pero sin nexo epidemiológico.
ENDEMIA: presencia habitual de una enfermedad en un
área geográfica determinada.
PREVENCIÓN Y CONTROL
CONTROL
ELIMINACIÓN
ERRADICACIÓN
FASE DE LA PANDEMIA
Fases
EPIDEMIA
RIESGO POTENCIAL EPIDÉMICO (ERPE)
1. No se ha demostrado que hay un contagio de animal a
humano.
2. Aparición de animal a humano,pero casos puntuales.
3. El agente pasa al huésped en conglomerado.
4. Transmisión humanoa humano.
5. El agente se encuentra en dos o más países de una
región.
6. El agente está en un país de otra región. PANDEMIA
Disminución dela incidencia
País ya no existe el agente
Planeta ya no exista el agente
Proceso continuo
Sistemático
Selectivo
ACCIONES PARA LA EVALUACIÓN
DAÑO TRAZADOR
Primeras 48 horas: trauma, psicológicos,
IRA, EDA , piel, intoxicación y ofidismo
Primera semana: leptospirosis, ITU
SEGUNDA SEMNA: DENGUE, ZIKA,
CHIKUNGUYA, MALARIA,
inmunoprevenibles.
Riesgo Ambiental
Riesgo Biológico
Riesgo Social
10. Vigilancia pasiva Unidades reportan
Vigilancia activa Movimiento del vigilante hacia
la comunidad
Vigilancia centinela Muestreo (no probabilístico)
ETAPAS ACTIVIDADES
Recolección de datos Calidad, Consistencia
Análisis de información Persona, tiempo y lugar
Interpretación de
información
Hipótesis
Difusión de la información • Control
• Tomadores de
decisiones
TIEMPO LUGAR
PERSONA
SISTEMA DE VIGILANCIA EPIDEMIOLOGICA
Proceso continuo
Sistemático
Selectivo
ATRIBUTOS
Simplicidad
Flexibilidad
Aceptabilidad
Sensibilidad
Valor predictivo
Representatividad
Oportunidad
11. 1
Antes de
tocar al
paciente
2
Antes de
realizar
una tarea
limpia/Asé
ptica
3
Después del
riesgo de
exposición a
líquidos
corporales
4
Después
de tocar al
paciente
5
Después de
del
contacto
con el
entorno del
paciente
IAAS
FACTOR DE
RIESGO
ITS
CVC, CVP, NPT,
Cateter para
hemodialisis
ITU CUP
Neumonía VM
ISO
Colecistectomía,
hernioplastía
inguinal, protesis
de cadera,
cesárea
Endometritis
puerperal
Cesárea y parto
vaginal
Exposición
laboral a
agentes
patógenos de
la sangre
en personal
de salud
Accidentes
punzocortantes y
salpicaduras
Infecciones Asociadas a la Atención de Salud
(IAAS)
Vigilancia epidemiológica de las IAAS
Selectiva
Focalizada
Activa
Permanente
SISTEMA DE VIGILANCIA - IAAS
12. TRANSMISIÓN
Reservorio
Fuente
Mecanismos de
transmisión
EPIDEMIA
Tipos
Transmisión indirecta Transmisión directa
1. Fuente común:
A. Exposición puntual
B. Continua
2.Propagado: Se transmite de una persona o animal
infectado a personas sanas.
3. Mixta: Inicia con la exposición a fuente común y
continua como propagado.
, o sustancia inanimada
VIVE -> agente
, o sustancia inanimada
Agente -> huésped susceptible
• Contacto sexual
• Contacto directo
• Transmisión vertical
• Vía aérea
• Vectores
• Fómites
• Vía aérea ( aerosoles)
A B
13. Notificación Sistema de Vigilancia
Estudio de Brote
Confirmar la existencia
del brote
Organizar el trabajo
Establecer una
definición operacional
de caso
Realizar la búsqueda
activa de casos
Caracterizar el brote en
tiempo, espacio y
persona
Generar hipótesis y
adoptar medidas de
control inmediato
Evaluar las hipótesis
aplicando métodos de
análisis exploratorio
Poner en marcha las
medidas de control
específicas
Evaluar las medidas de
control
Preparar un informe
técnico de investigación
Notificación Inmediata
Reglamento
internacional
Viruela, polio
salvaje, nuevo tipo
de gripe
Inmunoprevenibles Polio, tos ferina,
difteria, tétanos
Zoonosis Rabia
Metaxénicas Dengue grave, tifus.
Otros MEC meningococo
Notificación semanal
Dengue / Malaria/ Leishmaniasis
Aplicación Anexo 02
16. MÉTODO EPIDEMIOLÓGICO
EPIDEMIOLOGÍA: Disciplina de la Salud Pública que estudia
la distribución y determinantes de la salud y enfermedad
en poblaciones específicas, con fines de prevención y
control. (Gordis, 2014).
17. MÉTODO EPIDEMIOLÓGICO
Fuentes primarias.
1. Primer paso: describir hechos, comparar , plantear hipótesis.
2. Segundo paso: determinar si hay asociación, Se debe cuantificar el mayor o menor riesgo.
3. Tercer paso: Si hay asociación ¿es causal?. Criterios de causalidad.
PROBLEMA:
HIPÓTESIS:
DISEÑO:
DATOS:
ANÁLISIS:
PLANIFICAR
EJECUTAR
INFORME
TESIS
18. CRITERIOS DE CAUSALIDAD
1. CAUSA NECESARIA
2. CAUSA SUFICIENTE
3. FACTOR DE RIESGO
PRINCIPALES
Fuerza de la asociación estadística
Consistencia de la asociación
Especificidad de la relación
Adecuada relación temporal
Evidenciaexperimental
SECUNDARIOS
Gradiente dosis respuesta
Plausibilidad biológica
Analogía con situaciones parecidas
Coherencia de la evidencia
21. DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS
DESCRIPTIVO
1. REPORTE DE
CASO:
2. SERIE DE CASOS:
3. ESTUDIO
ECOLÓGICO:
ANALÍTICO
OBSERVACIONAL
EXPERIMENTAL
NO ALEATORIO
CUASI EXPERIMENTAL
ALEATORIO–
EXPERIMENTAL (ECC)
SIN GRUPO
CONTROL
CON GRUPO
CONTROL
TRANSVERSAL
CASO CONTROL
LONGITUDINAL
COHORTE:
RETROSPECTIVA
PROSPECTIVA
AMBISPECTIVA
22. ESTUDIOS ANALÍTICOS– OBSERVACIONALES
DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS
• MEDIDA DE ASOCIACIÓN: RR
• TIPOS ESPECIALES: FIJA, DINÁMICA.
RETROSPECTIVA, PROSPECTIVA, AMBISPECTIVA.
• NIVEL DE EVIDENCIA: 2
• APORTE A LA MBE: Mejor para FR
VENTAJAS COHORTES DESVENTAJAS
PARA FACTORES DE RIESGO RAROS COSTOSOS, LARGOS Y DIFICÍLES.
MAYOR CONTROLDE LAS VARIABLES PÉRDIDA DE PARTICIPANTES.
PERMITEN EVALUAR TEMPORALIDAD NO SIRVE PARA ENFERMEDADES RARAS.
MENOS SESGOS DE SELECCIÓN Y MEDICIÓN
PUEDE HABER PROBLEMASÉTICOS EN GRUPOS
VULNERABLES.
PERMITE EVALUAR VARIOS EFECTOS NO MANIPULA LA VARIABLE INDEPENDIENTE.
23. ESTUDIOS ANALÍTICOS– OBSERVACIONALES
DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS
VENTAJAS CASOS Y CONTROLES DESVENTAJAS
RÁPIDOS, FÁCILES Y ECONÓMICOS. SESGOS DE SELECCIÓN:
ÚTIL EN ENFERMEDADES RARAS. SESGOS DE INFORMACIÓN:
NO EXPOSICIÓN A RIESGOS (ÉTICA). NO CUMPLE CRITERIOSDE TEMPORALIDAD.
ESTUDIA VARIOS FACTORESDE RIESGO. BAJO NIVEL DE EVIDENCIA.
• MEDIDA DE ASOCIACIÓN: OR
• TIPOS ESPECIALES: CASO CONTROL ANIDADO
• NIVEL DE EVIDENCIA: 3
• APORTE A LA MBE:
24. ESTUDIOS ANALÍTICOS– OBSERVACIONALES
TIPO DE ESTUDIO CASO – CONTROL COHORTES
PUNTO DE PARTIDA RETROSPECTIVO RETRO – PROS – AMBIS
VARIABLE DE INICIO DEPENDIENTE (EFECTO) INDEPENDIENTE (CAUSA)
TOMA DE INFORMACIÓN PASADO (¿TRANSVERSAL o LONGITUDINAL?) FUTURO (LONGITUDINAL)
MEDIDA DE ASOCIACIÓN OR RR (RIESGO)
DISEÑOS EPIDEMIOLÓGICOS
MISMA POBLACIÓN
26. ESTUDIOS ANALÍTICOS EXPERIMENTALES
SEGÚN EL TIPO DE MÉTODO PARA LA
ASIGNACIÓN DE GRUPOS:
• ALEATORIZADO
• Paralelo
• Cruzado
• Pareado
• De retiro
• Factorial 2X2
• NO ALEATORIZADO
SEGÚN EL CONOCIMIENTO DE LA
ASIGNACIÓN DE LOS GRUPOS:
• SIMPLE CIEGO
• DOBLE CIEGO
• TRIPLE CIEGO
SEGÚN LA MAGNITUD DE DIFERENCIA
ENTRE GRUPOS:
• SUPERIORIDAD
• EQUIVALENCIA
• NO INFERIORIDAD
• DOSIS RESPUESTA
32. ESTUDIOS ANALÍTICOS
EXPERIMENTALES
ALEATORIZADO NO ALEATORIZADO
CON
MEDICIÓN
BASAL
SIN
MEDICIÓN
BASAL
EXPERIMENTO
VERDADERO
ROXO
RO_O
EXP. ALEATORIZADO
INCOMPLETO
R_XO
R O
CON MEDICIÓN
BASAL y GRUPO
CONTROL
CUAS-EXPERIMENTO
OXO
O_O
FALTA MEDICIÓN
BASAL O GRUPO
CONTROL
PRE-EXPERIMENTO
OXO // XO // XO
O
VENTAJAS DESVENTAJAS
ELIMINAN ERRORES DE SELECCIÓN.
ENMASCARAMIENTO: SIMPLE, DOBLE Y TRIPLE CIEGO.
PROBLEMAS ÉTICOS, LEGALES, SOCIALES.
MANIPULACIÓN DE VARIABLE INDEPENDIENTE. COSTOSOS, COMPLEJOS, LARGOS, REGULADOS.
PUEDE TRABAJAR CON HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS. NO PERMITE DESCUBRIR PARTICULARIDADES.
• MEDIDA DE ASOCIACIÓN: RR
• MEDIDAS DE IMPACTO: RAR, NNT
• TIPOS ESPECIALES:
• ENSAYO CLÍNICO:
• ENSAYO DE CAMPO:
• ENSAYO COMUNITARIO:
• NIVEL DE EVIDENCIA: 1
• APORTE A LA MBE:
33. REVISIÓN SISTEMÁTICA
SISTEMAS
RESÚMENES
SINOPSIS DE SÍNTESIS
SÍNTESIS
ESTUDIOS
INDIVIDUALES
GRADO RECOM. NIVEL EVID. TIPO DE ESTUDIO
A
1A
1 B
B
2A
2B
3A
3B
C 4
D 5
MBE: EPID. CLÍNICA
Son investigaciones científicas donde la unidad
de análisis son estudios originales primarios.
CARACTERÍSTICAS:
• Objetivo: Pregunta PICO.
• Criterios: Búsqueda y selección explícitos.
• Análisis: Riguroso – Meta-análisis.
• Información: Cualitativa y cuantitativa.
META-ANÁLISIS: Es un análisis estadístico
cuantitativo de varios experimentos
separados pero similares con el fin de probar
los datos. Primer uso conocido: 1976.
35. AMENAZAS EN LOS ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS
Azar o error
aleatorio
Sesgo o error
sistemático
Confusión
36. Población accesible
Selección de la muestra para el estudio
Recolección de la información
Análisis
Sesgo de selección
Sesgo de información
Error aleatorio
Confusión Error aleatorio
Error aleatorio
37. SESGO DE SELECCIÓN:
Mala toma de muestra. Afecta
la validez externa. Corrige
aleatorizar:
• Sesgo voluntario o
autoselección.
• Sesgo de no respuesta.
• Sesgo del “trabajador sano”.
• Sesgo de sospecha
diagnóstica.
• Sesgo de Berkson.
• Falacia de Neyman.
SESGO DE INFORMACIÓN:
Defectos en el instrumento o en el
observador.
Mala clasificación no diferencial.
Mala clasificación diferencial:
• Sesgo amnésico.
• Sesgo de atención o efecto
Hawthrone.
• Sesgo del entrevistador
Regresión a la media.
Falacia ecológica.
SESGO DE CONFUSIÓN:
Al momento del análisis
se atribuye el efecto a
una variable cuando en
verdad es por una
variable “confusora”
que no se midió.
ALEATORIO
Precisión. Beta. Estadístico.
Se corrige aumentando la muestra.
SISTEMÁTICO (SESGO)
Validez. Alfa. Diseño.
No se corrige aumentando la muestra.
39. • El azar es el error aleatorio. No sabemos cómo va a venir.
• Siempre hay cierto grado de incertidumbre
• Ocurre porque trabajas con muestras
• Si un estudio lo replicas 10 veces o 1000 veces, no siempre va a dar el mismo
resultado. Lo que sirve es para ver cómo se distribuyen los posibles resultados.
• Altera la precisión del estudio
• Puede ser: por muestreo o medición
ERROR ALEATORIO
40. • Se debe a la obtención de una muestra que no sea representativa de la
población (si obtenemos varias muestras, todas serán ligeramente
diferentes unas de otras.
• Las probabilidades de que el porcentaje hallado en la muestra sea lo más
parecido al de la población aumentan a medida que el tamaño de la
muestra se aproxima al de la población.
ERROR DE MUESTREO
Lo puedes
solucionar
aumentando el
tamaño de
muestra
41. • Al medir cierta característica, los resultados podrían ser diferentes (aunque similares)
debido a variabilidad biológica o individual, instrumento u observador.
• Altera la precisión del resultado
• Se debe disminuir el azar: aumentando el tamaño de la muestra o siendo más cuidadoso
con las mediciones
LA PROPIA VARIABILIDAD EN LA MEDICIÓN
43. EVALUACIÓN DE LA PRECISIÓN
Repetibilidad
Concordancia
Intraobservador e
Interobservador
No se analizan en cada
estudio. Solo es
necesario cuando se
desarrolla una nueva
medida o como control
de calidad de las
mediciones
45. CONFIANZA, POTENCIA Y SIGNIFICANCIA
Hipótesis
Verdad
(estado de los parámetros en la población)
H0 es verdadero H1 es verdadero
Decisión (tomada en
base a datos
muestrales)
Aceptar H0
Rechazar H0
Al no poder rechazar
la H0 o aceptar la H1
como verdadera, o
viceversa, podemos
acetar o
equivocarnos
46. ¿Los tratamientos A y B son similares en cuestión a disminuir la hemoglobina glicosilada en pacientes
diabéticos?
• Error tipo I: Concluir que un tratamiento es mejor que otro cuando en realidad tienen el mismo
efecto.
• Error tipo II: Concluir que los tratamientos no difieren cuando en realidad uno es mejor que el otro
• Confianza (1 – α): No encontrar diferencias entre A y B cuando si las hay
• Potencia (1 – β): Encontrar diferencias entre A y B, cuando efectivamente existen
CITEMOS UN EJEMPLO…
47. VALOR P
▪ Las pruebas de hipótesis me dan como resultado un valor p
▪ El valor p se contrasta con el nivel de significancia. Por ello, un valor p
< 0,05 se considera estadísticamente significativo.
▪ MITO: "Cuanto menor sea el valor p, más fuerte será la evidencia EN
CONTRA de la hipótesis nula"
▪ El valor p no es un indicador de fuerza de asociación, ni tampoco de su
importancia clínica
◼ Definición: La probabilidad de que la diferencia observada en el
estudio se deba al azar
Algunos autores
señalan que es la
Probabilidad de
que la hipótesis
nula sea cierta
48. • Cualquier introducción de error en la recolección, análisis, interpretación, publicación o
revisión de datos que pueden llegar a conclusiones que son sistemáticamente diferentes de la
verdad.
• Afectan la validez interna de un estudio
• Principalmente son tres: Selección, Información y Confusión
DEFINICIÓN
49. • Sesgo muestral
• Sesgo de Neyman (prevalencia – incidencia)
• Sesgo de no respuesta
• Sesgo de Berkson (sesgo de admisión o de diagnóstico)
• Sesgo de pérdidas en el seguimiento – en estudios longitudinales
• Sesgo de aleatoridad (en ECA)
SESGO DE SELECCIÓN
50. SESGO MUESTRAL
A nivel global
11
77
Total = 88
Prevalencia: 11/88 = 12,5
A nivel parcial
5
23
Total = 28
Prevalencia: 5/28 = 17,86
A nivel parcial
4
38
Total = 42
Prevalencia: 11/88 = 9,52
51. • Llamado también sesgo de Neyman o sesgo de supervivencia
• Sucede cuando la exposición está relacionada con la duración de la enfermedad
• Si coges solo a los que sobrevivieron, pueden estar poco expuestos, porque dicha exposición
aumenta la mortalidad de manera rápida.
SESGO DE PREVALENCIA – INCIDENCIA
HTA ACV
52. Prevalencia de ACV en paciente > 70 años con y sin hipertensión arterial luego de 10 años de seguimiento
Incidencia de ACV en paciente > 70 años con y sin hipertensión arterial seguidos durante 10
55. SESGO DE BERKSON (ADMISIÓN O DE DIAGNÓSTICO)
Este tipo de
sesgo ocurre
cuando solo se
estudian sujetos
que pertenecen
a un hospital
56. • Sesgo de memoria
• Sesgo de atención o efecto Hawthorne,
• Sesgo del entrevistador
• Sesgo de obsequiosidad
• Sesgo de adaptabilidad (en ECA)
SESGO DE INFORMACIÓN O MEDICIÓN
Producen
error o mala
clasificación
diferencial o
no
diferencial
57. Asumiendo que:
• 5% del grupo control consiste de casos no diagnosticados.
• Porcentaje de exposición de casos: 57%
• Porcentaje de exposición de controles: 40%
MALA CLASIFICACIÓN
58. • Seleccionar las medidas más objetivas posibles
• Estandarizar la definición de las variables
• Formar a los observadores
• Utilizar la mejor técnica posible
• Utilizar instrumentos automatizados
• Obtener varias mediciones de una variable
ESTRATEGIAS PARA AUMENTAR LA VALIDEZ Y PRECISIÓN
60. INSTRUMENTOS DE VALIDEZ
Confiabilidad: Ausencia de error ALEATORIO. Depende
de la calibración. Precisión: Grado de detalle.
Exactitud: Es el grado en que la prueba
representa el VERDADERO valor del
atributo que se esta midiendo.
Validez: Se refiere al hecho de que
la prueba mida lo que DEBE medir.
Reproducibilidad, Repetibilidad, Concordancia, Acuerdo,
Fiabilidad: Grado en que una variable tiene el MISMO
valor cuando se mide varias veces en la MISMA muestra.
INDICE KAPPA.
• INTRAOBSERVADOR
• ENTRE OBSERVADORES
64. MEDIDAS DE FRECUENCIA Estandarización tasas: ≠ edades.
MEDIDAS EPIDEMIOLÓGICAS
PREVALENCIA = CASOS TOTALES (N+A)
POBLACIÓNTOTAL
VAR. DESCRIPTIVAS
Tiempo, persona y lugar
POBLACIÓNEN RIESGO
INCIDENCIA
ACUMULADA
=
CASOS NUEVOS DENSIDAD = CASOS NUEVOS
INCIDENCIA PERSONA-TIEMPO
• TRANSVERSAL
• MAGNITUD - FRECUENCIA
• PUNTUAL – LÁPSICA
• AUMENTAN:
• PV = IND X DURACIÓN
• LONGITUDINAL
• GRAVEDAD
• RIESGO ABSOLUTO – R = VUL X
PELIGRO
• LONGITUDINAL
• VERDADERA TASA
(VELOCIDAD)
• RAZÓN
65. RIESGO RELATIVO
RR= Ie / Io
Estudios longitudinales
“Predice” futuro
Mejor medida.
MEDIDAS DE ASOCIACIÓN
ODDS RATIO
OR= (Ce/Co)÷(Se/So)
Estudios transversales
No “predice” futuro
Solo sobre la muestra
MAYOR a 1 es riesgo:
MENOR a 1 es protector:
IGUAL a 1 no hay relación
ENFERMO SANO
EXPUESTO
NO EXP.
RR versus OR
66. MEDIDAS DE IMPACTO
• RA: Ie-Io
• FER o RA%: RA/Ie
• RAP: Ip-Io
• FERP o RAP%: RAP/Ip
RAR: Io-Ie
NNT: 1/RAR
ENFERMO SANO
EXPUESTO
NO EXP.
